公开(公告)号：CN114943860A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210484664.4

申请日：2022-05-06

申请人： 北京理工大学

发明人： 廖萌萌 ,  李云杰 ,  高梅国

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V40/16

摘要： 本发明公开了一种用于人脸识别的样本分类的方法及装置，所述方法包括：获取人脸图像集，从所述人脸图像集中确定训练样本集和测试样本集；获取各训练样本的标签，生成所述训练样本集的标签释放模型；构建最优空间的目标模型；构建过渡空间变换矩阵，将所述最优空间的目标模型拆分为过渡空间模型和标签空间模型，并基于所述各训练样本的标签及所述标签释放模型对所述过渡空间模型和标签空间模型进行迭代求解；基于迭代求解得到的过渡空间模型和标签空间模型，对待识别人脸图像进行分类。所述方法将最优子空间的学习拆分成两个子空间的学习，将标签释放模型引入子空间学习达到扩大映射样本类间差异的目的，后续分类器可以更容易正确的识别出样本。

公开(公告)号：CN114943860B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202210484664.4

申请日：2022-05-06

申请人： 北京理工大学

发明人： 廖萌萌 ,  李云杰 ,  高梅国

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V40/16

摘要： 本发明公开了一种用于人脸识别的样本分类的方法及装置，所述方法包括：获取人脸图像集，从所述人脸图像集中确定训练样本集和测试样本集；获取各训练样本的标签，生成所述训练样本集的标签释放模型；构建最优空间的目标模型；构建过渡空间变换矩阵，将所述最优空间的目标模型拆分为过渡空间模型和标签空间模型，并基于所述各训练样本的标签及所述标签释放模型对所述过渡空间模型和标签空间模型进行迭代求解；基于迭代求解得到的过渡空间模型和标签空间模型，对待识别人脸图像进行分类。所述方法将最优子空间的学习拆分成两个子空间的学习，将标签释放模型引入子空间学习达到扩大映射样本类间差异的目的，后续分类器可以更容易正确的识别出样本。

公开(公告)号：CN116068520A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310246346.9

申请日：2023-03-07

申请人： 北京理工大学

发明人： 朱梦韬 ,  张紫薇 ,  李云杰 ,  廖萌萌

IPC分类号： G01S7/41

摘要： 本发明公开了一种基于Transformer的认知雷达联合调制识别与参数估计方法，可以对各个控制参数的不同调制类型和调制参数组合定义的雷达工作模式同时进行自动调制类型识别和可变结构的调制参数估计，以实现认知雷达工作模式的识别；该方法基于多输出多结构学习的思想，结合递归神经网络和Transformer结构，利用深度网络的自动特征学习表征能力，能够有效提取脉冲间的时序特征；通过专门的标签序列设计，可以同时实现标量及矢量结构的调制参数估计任务，并可以充分利用调制类型标签与调制参数标签间的关联关系，提升识别性能；通过Transformer递归输出标签序列，可以实现标签序列的变长输出。